Auteur: Karl D’haveloose
Dans le secteur manufacturier, il n'y a pas de place pour les chimères. Nous fabriquons en effet des produits parfaitement tangibles et agissons sur la base de chiffres extrêmement concrets. L'engouement généré par l'intelligence artificielle (IA) étant derrière nous, tout repose aujourd'hui sur l'impact mesurable au sein des usines. Et les statistiques à cet égard sont sans appel : malgré des investissements massifs et l'adoption généralisée de l'IA générative dans diverses fonctions de l'entreprise, 60 % des entreprises – un pourcentage alarmant – ne constatent aucun impact significatif sur leur BAII global. Le fossé entre les activités liées à l'IA et la valeur réelle et prouvée de cette technologie ne cesse de se creuser. Pour y voir plus clair, Industrialnews a passé en revue une étude approfondie de McKinsey, mais reste à la recherche d'exemples concrets à présenter à notre public du secteur manufacturier. Lors des salons ABISS 2026, qui se tiendront prochainement tant à Courtrai qu'à Breda, vous aurez d'ailleurs pleinement l'occasion de vous plonger dans ce sujet. Sachez aussi que les 14 Cours d'Experts seront bientôt disponibles en ligne à l'adresse www.abissummit.be
Pour commencer, ne tournons pas autour du pot : nous avons déjà pu constater à maintes reprises que lorsqu'on se lance dans un projet pilote impliquant l'IA sans unanimité, sans chiffres ni indicateurs clés de performance (en anglais : key performance indicators ou KPI) qui reflètent les attentes de la direction sur le plan opérationnel, informatique et financier, ce projet finit très souvent par être mis au placard. Pourquoi devriez-vous lire cet article ? Je vous conseille vivement de l'imprimer à l'ancienne pour pouvoir le poser sur la table lors de votre prochaine réunion avec la direction.
Le problème : passer d'une superbe démo à un compte de résultat concret
De nombreuses entreprises, y compris dans le secteur manufacturier, utilisent l'IA de manière visible, par exemple via des tableaux de bord ou des systèmes de vision par ordinateur sophistiqués, mais cela a rarement un impact mesurable sur le compte de résultat. Les outils horizontaux tels que les chatbots ou les copilotes améliorent certes l'expérience des employés, mais ils ne changent que rarement les fondamentaux de l'entreprise dans le cadre de la réalité du terrain.
La véritable valeur ajoutée apparaît lorsque l'IA automatise et transforme les flux de travail de bout en bout dans des domaines de production spécifiques. On peut notamment citer les cas du contrôle qualité automatisé, de la maintenance prédictive qui permet d'éliminer les temps d'arrêt, ou encore de l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement qui permet de réduire les stocks de manière considérable. Mais même dans de tels cas, il reste souvent difficile de démontrer un impact réel. La plupart du temps, on finit donc par se retrouver dans un scénario classique : des projets pilotes qui n'aboutissent à rien, des débats interminables sur les budgets et, pire encore, la stagnation des initiatives stratégiques. L'IA est perçue comme une expérience, et non comme un investissement stratégique qui doit prouver son efficacité à l'échelle industrielle.
Notre thèse est toutefois catégorique : l'impact de l'IA est entièrement mesurable. Mais cela exige la même rigueur et la même discipline que tout autre investissement en capital dans des moyens de production. Si vous vous attendez à ce que l'IA modifie de manière significative votre structure de coûts, votre productivité ou l'évolution de votre chiffre d'affaires, vous avez besoin d'un système robuste qui relie les performances techniques aux résultats commerciaux. Avec des chiffres concrets, et non pas sur la base d'une simple intuition ou de belles promesses faites par des éditeurs de logiciels.
La solution : un cadre en cinq couches pour la valeur ajoutée de l'IA dans les usines
Les mises en œuvre réussies de l'IA dans le secteur manufacturier peuvent échapper au 'piège des projets pilotes' en adoptant une approche différente sur trois points essentiels :
Définissez la valeur dès le départ : Associez directement les données de mesure pertinentes (qu'il s'agisse des performances d'un modèle d'IA sur une machine, de l'adoption par les utilisateurs sur le terrain ou des changements opérationnels) à une valeur commerciale concrète.
Intégrez la mesure et l'attribution : Mettez en place des tests A/B ou des déploiements progressifs de manière à pouvoir analyser les résultats de manière rigoureuse et ainsi savoir si vous pouvez les attribuer à l'IA.
Considérez l'IA comme un investissement : Utilisez des évaluations régulières, des jalons clairement définis et un dossier complet qui présente à la fois les avantages et le coût total de possession (en anglais : total cost of ownership ou TCO). Ce n'est qu'ainsi que vous pourrez développer des cas d'utilisation qui apportent une réelle valeur ajoutée.
Selon McKinsey, tout cela est facilité par un cadre en cinq couches qui permet de suivre de manière vérifiable le cheminement depuis les performances du modèle jusqu'à l'impact financier. Ce cadre, applicable aussi bien à l'IA générative qu'à l'IA traditionnelle, garantit une clarté absolue quant aux responsabilités et aux indicateurs de mesure à chaque niveau.
5 couches pour l'industrie manufacturière, du résultat d'exploitation aux aspects techniques
Couche 1 : Impact financier (Responsables : finances / planification et analyse financières)
Résultats commerciaux mesurables au niveau de l'entreprise, directement liés à l'analyse de rentabilité. Quelques exemples :
Augmentation du chiffre d'affaires : Grâce, par exemple, à une mise sur le marché plus rapide, à une production agile ou à de nouveaux produits personnalisés grâce à l'IA.
Réduction des coûts : Diminution des déchets, de la consommation d'énergie par unité, des coûts de stockage (optimisation) ou des frais de personnel grâce à l'automatisation.
Amélioration des marges : Optimisation des processus de production permettant d'augmenter la production avec les mêmes ressources, ou réduction des coûts d'achat grâce à une meilleure prévision de la demande.
Coût total de possession (en anglais : total cost of ownership ou TCO) : Coûts d'utilisation du modèle, coûts de licence, coûts d'infrastructure (cloud, edge).
Pourquoi c'est important : dans cet article, nous avons exposé notre thèse ; nous recherchons désormais des chiffres concrets. Démontrez que l'IA améliore de manière tangible votre compte de résultat et votre bilan, et qu'elle est capable de résister à toute analyse critique.
Couche 2 : Résultats stratégiques (Responsables : directeur général / responsable de la stratégie, directeurs de divisions)
Permet de voir si l'IA entraîne des changements significatifs et mesurables dans les performances stratégiques de l'entreprise. Cela permet de mesurer les progrès réalisés par rapport aux objectifs commerciaux et aux résultats pour les clients. Quelques exemples :
Fiabilité accrue des livraisons : Grâce à une meilleure planification et à l'optimisation de la production.
Amélioration de la qualité des produits : Réduction des déchets ou amélioration de l'uniformité.
Flexibilité et agilité : Capacité à réagir plus rapidement face aux évolutions du marché ou aux variations de produits.
Nouveaux modèles économiques : P. ex. le 'produit en tant que service' grâce aux données en temps réel et à l'IA (voir notre article sur Valk Welding et son modèle 'Welding as a Service').
Pourquoi c'est important : c'est le lien entre les opérations quotidiennes et la vision à long terme. Cela montre comment l'IA renforce la compétitivité de votre entreprise manufacturière.
Couche 3 : Indicateurs clés de performance opérationnels (Responsables : responsable de processus, responsable de production)
Indicateurs permettant de déterminer si l'IA améliore réellement les méthodes de travail sur le terrain. Quelques exemples :
Taux de rendement global (en anglais : overall equipment effectiveness ou OEE) : Un indicateur direct de la productivité des machines ou des lignes de production.
Délais d'exécution : Des temps de cycle plus courts par produit, des temps de changement de série plus rapides.
Taux de défauts ou de retouches : Réduction des défauts de conformité et des coûts qui en découlent.
Consommation d'énergie : Optimisation des réglages des machines permettant de réduire la consommation par unité produite.
Taux d'utilisation des machines : Pourcentage du temps pendant lequel une machine est effectivement utilisée pour la production versus temps d'arrêt.
Pourquoi c'est important : nous touchons ici au cœur même de votre usine. Si l'IA ne permet pas d'améliorer concrètement ces indicateurs, elle apportera certes des changements, mais elle ne transformera pas réellement votre processus de production.
Couche 4 : Adoption et engagement des utilisateurs (Responsables : responsables produit et opérationnels, RH)
Permet de voir si vos employés de production, vos équipes de maintenance et vos ingénieurs qualité utilisent véritablement l'IA et lui font confiance dans leurs processus de travail (à quelle fréquence, dans quelle mesure et par qui). Quelques exemples :
Taux d'adoption : Combien d'opérateurs utilisent le système d'inspection de la qualité piloté par l'IA ?
Pénétration des flux de travail : Pourcentage des tâches effectuées à l'aide de l'IA (p. ex. le réglage des machines).
Confiance : À quelle fréquence les recommandations de l'IA (p. ex. en matière de maintenance) sont-elles suivies ou ignorées ?
Pourquoi c'est important : même le modèle d'IA le plus sophistiqué ne peut apporter aucune valeur s'il n'est pas utilisé. L'adoption par les utilisateurs et la confiance sur le terrain sont donc des éléments essentiels.
Couche 5 : Performances techniques (Responsables : responsables des sciences des données / de l'ingénierie, IT/OT)
Indique si le système d'IA fonctionne de manière fiable et efficace dans l'environnement industriel. Permet de surveiller la 'santé' du modèle :
Exactitude / Précision : P. ex. la précision dans la détection des défauts par les systèmes de vision par ordinateur ou la marge d'erreur d'une alerte de maintenance prédictive.
Latence : le temps de réponse du modèle, qui est crucial pour le contrôle des processus en temps réel.
Robustesse : La stabilité du modèle dans des conditions de production variables, en présence de parasites sur la ligne ou lorsque les données saisies varient.
Dérive du modèle : La variation des performances au fil du temps ; les modèles doivent être continuellement réentraînés et validés.
Pourquoi c'est important : il s'agit de la base technique indispensable à la sécurité, à la fiabilité et à la viabilité économique. Mais attention : bien qu'indispensable, elle ne suffit pas à elle seule à démontrer la valeur ajoutée pour l'entreprise. Un modèle d'IA parfait que personne n'utilise ou qui n'a aucun impact opérationnel est un investissement vain.
Création de valeur : déploiement contrôlé dans les usines
Ce qui distingue les leaders des suiveurs, c'est leur capacité à transformer les expériences en matière d'IA en performances mesurables et reproductibles, à l'échelle industrielle. Cette démarche repose sur une approche structurée :
Conclusion : Cela fait déjà longtemps que la promesse de l'IA dans l'industrie ne porte plus tant sur sa faisabilité que sur ce qu'elle est en mesure d'apporter en termes d'avantages concrets. Ce qui fait désormais la différence, ce sont les preuves tangibles et la capacité réelle à transformer ces preuves en performances durables. Les entreprises manufacturières qui adoptent et mettent en œuvre cette approche de manière rigoureuse deviendront très rapidement des références en matière de création de valeur. Quant à celles qui ne saisissent pas cette opportunité, elles finiront tôt ou tard par en payer le prix dans le contexte d'un secteur manufacturier qui se fait de plus en plus concurrentiel. Tous les débuts sont difficiles, et conserver son avance l'est tout autant. Gardez donc un œil attentif sur votre agenda pour ne pas manquer les deux prochaines éditions d'ABISS 2026.
